專利名稱：用于開通工業設備、特別是原料工業設備的方法和系統的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種用于開通工業設備、特別是原料工業設備的系統和方法，它使用一個執行非控制功能和控制功能的設備控制系統，其控制功能通過過程模型，特別是形式例如為數學模型、神經網絡模型、專家系統等的控制技術模型，在一個控制系統計算單元中工作。
在工業設備的控制中，特別是在對其中運行有非常快、非常慢或者躍變式的過程或者為此不具有任何適合的狀態傳感器的過程的設備進行控制時，大多數利用控制技術模型工作。這種設備通常具有一個基本自動化系統和一個過程引導系統(非控制和控制)。根據經驗，大型設備的起動開通要花費很多的時間和費用，并需要該設備技術領域方面的專家。對于設備的控制技術開發和單個部件的控制技術設計也是如此。
本發明的目的在于，對上述類型設備、特別是原料工業設備以及化學工業和發電設備提供一種開通方法和為此適宜的系統，通過這一方法和系統，在最佳的開通結果下可以節省時間和費用。同時設備開通后的連續運行隨后也能連續得到改善。也能獲得對于相應設備的控制技術設計和開發而言便于充分利用的知識。總之，本發明的目的是降低工程費用，同時改善設備功能。
本發明的目的通過下述方法實現，即，把設備開通分成由現場人員執行的非控制功能的開通、同時進行控制功能的普遍初始化和由從至少一個遠離設備的地方，優選從技術中心通過經由數據線遠程傳輸的數據執行的控制功能的開通這樣兩個階段執行。通過把設備開通分為一個所謂的基本開通和一個技術開通，可以在很大程度上不需要控制技術專家，特別是為控制技術模型進行參數設定和改進的專家，在現場工作，這一點十分有利。因此，開通費用也可以大大降低。此外，開通也可以更快更安全實現，因為可以讓一個專家小組進行技術開通，而這個專家小組能獲得技術中心的所有幫助工具以及外部咨詢。
已公知，過程控制系統(PC’S)可以通過經由數據傳輸輸入PC的程序來擴充。另外，過程控制系統的診斷分析，以及各自動化設備，例如機床控制系統或者可存儲編程控制系統的診斷分析也已公知。然而這些對于各設備的擴充、診斷和功能改進的已知方法卻不能用于整個設備的開通，特別是原料工業工廠的全體設備的開通。為此學習程序如同使用設備的計算智能、長存取時間以及在“試驗和錯誤”意義上的對話一樣，都是必需的。這一點迄今為止在所需要的范圍內被認為是不可行的。
在本發明的一個改進方案中規定，在開通控制功能時執行一個技術優化。該優化至少在設備的一個控制系統計算單元中有利地“一步一步”地受遠程影響地執行，亦即各優化步驟在過程控制系統的一個計算單元中運行，由此在將一個外部計算單元中已執行的優化步驟轉移給控制系統的計算單元時不會產生問題。由于設備控制系統中程序的復雜性，通常在接收優化的程序部分時總可能伴隨軟件錯誤。本發明系統的一突出優點就是避免了這樣的執行問題。
在控制部分的遠程開通、遠程功能改進和優化之外，還提供非控制部分的遠程影響改進。當今工業設備的基本自動化如此復雜，以致本發明的遠程優化對此是值得的。這里有利的是使用相應級別的設備控制系統。
在利用起動優化開通控制功能后，由技術中心通過技術優化繼續進行設備運行的改進。這樣保證設備在控制技術方面最優地繼續運行。這尤其在改變生產程序時，例如在采納另外的材料質量到生產程序中時非常重要。
優化主要涉及以算法或人工神經網絡(KNN)的形式對模型的參數化，以及涉及模型算法的繼續開發或者人工神經網絡結構的改進，包括對計算技術使用的例如邊界曲線等形式的專家知識的進一步開發。這樣持續改進一個基于模型控制的最重要的模塊，以便實現優化的設備性能。
比較有利的是，在使用神經網絡作為過程模型時，自適應和網絡訓練并行進行。這樣，人工神經網絡(KNN)的特性按照本發明被特別好地加以考慮。人工神經網絡總是處于對優化最有利的狀態。此外特別有利的是，為改進算法和/或模型而使用人工神經網絡(KNN)，以及建立一個閉合回路，它可以是在一個控制系統計算單元中的直接閉合回路或者間接通過技術中心形成的閉合回路。特別是通過技術中心閉合的回路保證總能在優化和改進參數和/或模型中采納最新的控制和計算技術知識。比較有利的還在于，借助于漸進策略，例如通過遺傳學算法實現模型的繼續發展。這樣能夠進行必要的對設備性能優化用模塊的繼續開發，同時還可能使設備本身得以優化。
為有利地執行這些方法，采用一個開通改進系統或設備運行改進系統，它至少具有一個遠離設備安裝的技術中心(尤其是一個開通和/或運行改進中心)，該中心通過數據遠程傳輸手段至少與技術上有待開通或者技術上有待繼續改進的設備的一個控制系統計算單元連接。由此可實現本發明方法的所有優點。
在該系統的一個改進結構中，技術中心有一個內部網，它優選為一個至少具有每秒10兆位的傳輸速度、以雙絞線連接的以太網，它主要按照傳輸控制協議-內部網協議(TCP-IP協議)工作。由此得到一個成本低廉的、安全的內部網，它具有所有為遠程開通和優化中心所必需的特性。此外該系統還具有一個與內部網絡連接的遠程開通或運行改進網絡，用于與工業設備通信，該網絡具有公知的、通常的數據傳輸部件(ISDN、電話、調制解調器、因特網連接器)，并至少通過一個安全數據轉交設備(防火墻)與技術中心連接。這樣使用常用的成本低廉的部件就可以建立起遠程開通網絡，它具有一個為該設備安全工作和防止企業間諜侵入所必需的結構。
在一個改進結構中該系統在技術中心的范圍內具有分支機構，例如設計辦公室，它們在空間上是分開的，但是在數據技術上例如通過ISDN線路與技術中心連接，并與技術中心一起構成技術管轄范圍。這樣可以通過位于外部的技術人員討論和/或解決優化任務，這些外部技術人員隊伍也一并被包括在技術管轄范圍內。此時可以實現完全不同隊伍的合作。
在本發明的另一改進方案中，開通或運行改進中心具有一個管理單元，它主要裝備有對所收集的數據的分析軟件，同時為執行運行日志專門建立。為實現優化，特別是對工作點和特殊工作步驟的優化，有必要密切注視調整介入在先前的優化措施中是怎樣發揮作用的。這通過本發明的技術解決方案可以有利地實現。
對于ISDN和因特網連接，有利地使用路由器(Router)，它能建立期望的連接。借助需要時自動工作的路由器，可以為各設備部件和技術中心部件的操作員的對話以及為在各計算單元之間的連接分別建立起最佳連接。這一點可以根據星期幾和每日時刻而不同。
為執行本發明，在設備的控制系統中設有計算技術模塊、數據收集單元等，以及在技術中心中存在有具有技術知識的人員、對于各用戶的數據庫、公共的和用戶專用的技術模塊，這些技術模塊尤其可以模塊化地輸入該設備控制系統中。這樣能夠通過向整個系統簡單輸入新數據逐步實現改善。
在設備控制系統中，為設備特定參數的自適應，為設備專用模塊的存儲、為預算算法的存儲、為趨勢跟蹤的存儲以及為自適應算法的存儲提供計算裝置。這樣該設備控制系統能夠根據技術中心的預先給定參數實現技術優化。
對于神經網絡，例如在軋鋼廠或者在電弧爐中亦即在原料工業中經常使用的神經網絡，要同時進行優化和訓練。為此存在專門的、便于建立的軟件模塊。同樣存在診斷存儲器以及其它為該設備的技術優化所必需的計算裝置。這些利用軟件實現操作的計算裝置可以通過本發明使用的數據傳輸設備來影響。
開通或運行改進中心的硬件和軟件裝置既包括一般的硬件設備、軟件工具、開通工具、軟件開發工具、軟件改進工具、KNN訓練工具、統計分析程序等，也包括設備專用的特殊軟件工具、其中盡可能利用設備中性的模塊，而設備專用的專門開發的模塊僅在必需時才使用。
根據本發明，用于設備技術優化的通信和優化系統尤其可以對話方式建立，并具有有利的、特別是光學的采集部件，這既可用于處理人員，也可用于有待優化的或者有待診斷的設備部件。這樣優化建議、改進建議、診斷等可以以一種在很大程度上相應于專家出席現場的方式來執行。亦即事實上人不再旅行，而是信息。因此比較有利的是技術中心和設備以及設備控制臺具有監視器和攝像機。這同樣適用于技術中心的分支機構，例如設計辦公室或者專門的軟件開發單位，使得事實上可以這樣工作，即所有參加優化和繼續開發的人員就像聚集在設備現場的一個特定地方。這一點對于以人工神經網絡(KNN)，以及神經模糊控制和模糊應用進行工作具有極大優點，在這樣的人工神經網絡中從收集訓練數據到輸出新參數都需要一個統一的處理。
下面根據附圖詳細敘述本發明，從這些附圖以及從屬權利要求中可以得知本發明重要的細節。其中
圖1為用符號示出重要細節的發明原理圖，圖2用符號示出技術中心的主要部分，圖3用符號示出所建立系統，圖4為利用一用于優化軋機力計算的神經網絡對軋制過程的優化示圖，
圖5為一個數學模型與一個神經網絡形式的模型的共同作用圖。
圖1表示的用戶控制系統1包括技術模塊3和一數據收集部分4。用戶控制系統由開通人員5開通。事實上它涉及一批現場開通人員。通過用氣泡表示的傳輸級6，例如用于軋機2開通的部件1、3、4和5與部件7到11連接。傳輸級6使用ISDN連接，特別是用于圖像傳輸的ATM部件，但是也可以使用電話調制解調器或者因特網。部件7到11是在技術中心內的或者通過其人員與技術中心連接的部件。在技術中心中提供有公共技術模塊9、用戶專用技術模塊8、對于不同用戶的數據庫10和對于不同用戶的設計部件11以及其它從本說明書中可詳細了解到的部件。現場存在的部件和在技術中心中存在的或與其連接的部件的分離可明顯看出。與已知診斷程序或者安裝程序相反，不涉及短時限的、而是涉及較長時間的現場或者技術中心部件的連接。此時與技術中心保持連接的部件不需要在局部集中，相反它們可遍布在(可能的話)不同的大陸上。由于時差可能能為用戶提供每天連續24小時的優化、咨詢和診斷過程。原料工業、化學和能源設備被制成能夠連續運行24小時。
在此，設備本身總是有利地處于可自治作用狀態，因為只是設備中存在的智能被繼續改進。在設備和技術中心之間的線路或者衛星連接的中斷因此并不影響生產。各優化步驟只是晚些執行。
圖2中12表示為設計特定參數13的輸入場所，通過設計特定參數13并借助于網絡訓練單元18和診斷部分17在預算單元14、自適應單元15和一個考慮遺傳定律的單元16中獲得在運行和循環中用戶設備的控制技術優化的數據。在一個軋機中此時例如利用在19中單個給出的模型，像軋機力模型、平面度模型、彎曲模型和軋縫模型進行工作，這些模型在單元20中還可以通過遺傳學算法和新模型參數加以改進，和來自單元13的設計特定參數一道它們可以實現在單元14、15和16中運行的優化計算過程。生成的數據經過傳輸級21(圖中對所有數據傳輸設備統一用符號ISDN表示)到達專門劃分給用戶的數據庫25，在這里這些數據借助于設計、診斷用工具，遠程開通工具和普遍適用的技術模型引向設計專用的技術模型22。它們經過傳輸級21進入用戶控制系統的至少一個計算單元中。
圖3示出具有分支機構25的技術中心核心24。技術中心核心24與用戶26到29連接，為此可以使用各種連接設備。縮略語SCN在此表示公司內部網，它可以擴展到特定用戶。另外技術中心核心24與設備服務站30連接，以便能夠給地區性服務區域直接發送指示和分析其經驗。技術中心核心24具有一個帶計算單元31的辦公室網絡，這些計算單元通過總線35彼此連接。另外，計算單元32考慮與用戶的連接并同樣通過總線36相互連接。在兩個總線35和36之間有一個防火墻33，它帶有一個監視工作站34。防火墻33還阻止從外部向內部辦公室網絡的未授權闖入。內部網絡最好用雙絞線連接的以太網，并最好具有每秒10兆位的傳輸速度。它例如以TCP/IP協議工作，并可以包括多達3000臺的終端設備。也可以給一個完整的部門或者一個完整的企業區域提供內部網的數據。在這里使用一個FDDI室內環作為主干，它可連接多達15個服務器，其傳輸速度為每秒100兆位。這樣數據可以極為有利地從工作站或者真正的大型計算機(它對于神經網絡的快速訓練是比較有利的)傳輸出去。在遠程開通的最終階段多個工作人員的合作可以毫無問題地縮短時間。
防火墻的意義在于，不可能帶入任何病毒和破壞指令。適用于防火墻的程序已經公知，其修改以及對未授權的存取的控制通過工作站34執行。
在設備專用的和公共模塊中的編程有利地使用部分面向對象的語言，例如通過編程語言C++實現，這里可以有利地使用具有案例工具(case工具)的工作流系統。
圖4以一個軋機的例子概括表示一個神經網絡與一軋制力算法的共同作用和訓練。此時要考慮例如鋼帶厚度、厚度縮減、鋼帶寬度、溫度、軋制半徑以及鋼帶張力。這些值既供給算法，也供給神經網絡。另外，還為神經網絡提供化學分析的細節和軋制速度，以及把來自軋制力算法和神經網絡的這些值一起引向用X表示的點。由此產生一個軋制力的額定值，將其與實際軋制力值作比較。其差作為反饋值又重新供給神經網絡，以便產生一個自適應的反饋回路。箭頭37意味著根據所得比較差值來實現各網絡加權的匹配。這使得神經網絡的性能根據軋機列當時軋制相應材料的實際性能來進行連續適應。這樣也可以顧及軋機列的“日作形式(Tagesform)”。軋機列的生產結果要比傳統控制的更好。
最后圖5表示一個數學模型(算法)與一個神經網絡共同作用的正向作用實施例。這里對生成的控制變量實現簡單的附加改進。
不言而喻，在神經網絡之外還可以使用其它的軟件模塊，例如專家知識，也許借助于邊界曲線，來引導設備。這特別對于鑄造和冶煉過程適用。在此，本發明的開通和技術優化方法和系統不依賴于單個控制技術模型而可用于各種設備。然而對于借助于神經網絡工作的控制技術，它特別有優點。
權利要求
1.一種用于開通工業設備，特別是原料工業設備的方法和系統，其中使用一個設備控制系統，該控制系統執行非控制功能和控制功能，其控制功能使用過程模型，特別是控制技術模型，例如以數學模型、神經網絡模型、專家系統等在一個控制系統計算單元中工作，其特征在于，這一開通分成由現場人員執行的非控制功能的開通、同時進行控制功能的普遍初始化和由從至少一個遠離設備的地方，優選從技術中心通過經由數據線遠程傳輸的數據執行的控制功能的開通這樣兩個階段執行。
2.根據權利要求1所述的開通方法，其特征在于，在控制功能開通時執行一種技術優化。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述技術優化的開通通過至少在該設備的一個控制系統計算單元中受遠程影響地予以執行的優化來進行。
4.根據權利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，在控制功能開通后借助于技術中心通過優化來對設備運行作進一步改進。
5.根據權利要求1、2、3或4所述的方法，其特征在于，所述技術優化的開通和/或運行改進通過一個受遠程影響的非控制功能的改進來補充。
6.根據權利要求1、2、3、4或5所述的方法，其特征在于，所述優化涉及對模型的參數化，特別是對算法或者人工神經網絡(KNN)形式模型的參數化，以及涉及模型算法的繼續發展或者KNN的改進，但是還涉及對計算技術上充分利用的專家知識，例如邊界曲線等形式的專家知識的改進。
7.一種遠程開通方法，特別是如上述任一項權利要求所述的遠程開通方法，其特征在于，在使用神經網絡作為過程模型時，自適應和網絡訓練并行進行。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，使用神經網絡以改進算法和/或模型，其中建立一個閉合回路，它作為在一個控制系統計算單元中直接閉合的回路或者作為通過技術人中心間接閉合的回路建立。
9.根據上述任一項權利要求所述的方法，其特征在于，模型的繼續發展借助于一個發展策略，例如通過遺傳學算法執行。
10.一種尤其可用于執行如上述任一項權利要求所述方法的開通或者設備運行改進系統，其特征在于，它至少具有一個距設備遠程安裝的技術中心，特別是一個開通和/或運行改進中心，該中心通過數據遠程傳輸設備與技術上要開通的或者技術上要繼續改進的設備的至少一個控制系統計算單元連接。
11.根據權利要求10所述的開通或者設備運行改進系統，其特征在于，該系統在技術中心中具有一個內部網絡，其優選為一個使用雙絞線連接的以太網，傳輸速度至少為每秒10兆位，并優選按照TCP-IP協議建立。
12.根據權利要求10或者11所述的開通或者設備運行改進系統，其特征在于，其具有一個遠程開通或運行改進網絡，該網絡具有通常的數據傳輸部件(ISDN，電話調制解調器，因特網連接)，并至少通過一個安全數據傳輸設備(防火墻)與技術中心連接。
13.根據權利要求10、11或12所述的開通或設備運行改進系統，其特征在于，所述開通或運行改進中心具有分支機構，例如設計辦公室，它們在空間上分開，但在數據技術上例如通過ISDN與中心連接，并與中心一起建立技術管轄范圍。
14.根據權利要求10、11、12或13所述的開通或設備運行改進系統，其特征在于，所述開通或運行改進中心具有一個管理單元，尤其是一個具有用于分析所收集數據的分析軟件的管理單元，同時按照適宜于運行日志控制來建立。
15.根據權利要求10、11、12、13或14所述的開通或設備運行改進系統，其特征在于，它具有用于ISDN和因特網連接的路由器，該路由器建立期望的連接。
16.根據權利要求10至15中任一項所述的開通或設備運行改進系統，其特征在于，在設備的控制系統中具有計算技術模塊、一個數據收集單元等，以及在該中心中具有掌握技術知識的人員、用于各用戶的數據庫、公共的和用戶專用的，尤其是在設備控制系統中可以模塊化建立的技術模塊。
17.根據權利要求10至16中任一項所述的開通或設備運行改進系統，其特征在于，在設備控制系統中有為設備專用參數自適應用的計算設備，有用于存儲設備專用模型的計算設備，有用于存儲預算算法的計算設備，有用于存儲趨勢跟蹤的計算設備和有用于存儲適應算法的計算設備。
18.根據權利要求10至17中任一項所述的開通或設備運行改進系統，其特征在于，在設備控制系統或在技術中心中，有用于訓練和優化神經網絡以及診斷存儲器的計算設備，另外有對于該設備技術優化所必需的計算設備，它們通過數據遠程傳輸設備或者內部數據傳輸設備能夠被影響。
19.根據權利要求10至18中任一項所述的開通或設備運行改進系統，其特征在于，在開通或運行改進中心內有為設備中性使用的非專用的硬件設備、軟件工具、開通工具、軟件開發工具、軟件改進工具、KNN訓練工具、統計分析程序等，還有為設備專用所建立的專用軟件工具。
20.為技術設備優先，尤其是按照上述任一項權利要求來使用通信和優化系統，其中利用硬件單元、特別是在作為多場所建立的規劃和/或設計辦公室中利用例如監視器、計算設備，必要時還有攝像機等硬件單元，在此，通過遠程傳輸的表達、修改建議等可以直接在監視器上進行對話、改圖、輸入軟件等，以及可以通過語音和視頻圖像補充或代替。
全文摘要
一種利用一個設備控制系統來開通工業設備，特別是原料工業設備的方法和系統，該控制系統執行非控制功能和控制功能，其控制功能使用過程模型，特別是控制技術模型，例如以數學模型、神經網絡模型、專家系統等在一個控制系統計算單元中工作，其中，這一開通分成由現場人員執行的非控制功能的開通、同時進行控制功能的普遍初始化和由從至少一個遠離設備的地方，優選從技術中心通過經由數據線遠程傳輸的數據執行的控制功能的開通這樣兩個階段執行。
文檔編號G05B13/02GK1227639SQ97197002
公開日1999年9月1日 申請日期1997年6月20日 優先權日1996年6月21日
發明者岡特·索格爾 申請人:西門子公司